mysql索引

数据库索引优化

索引(index)是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,使用索引可快速访问数据库表中的特定

有这样的一个student 表

mysql> select * from student;
+----+-----+--------+---------------+------+-------+-----------+
| id | age | name   | register_date | sex  | grade | ManagerId |
+----+-----+--------+---------------+------+-------+-----------+
|  1 |  32 | alex   | 2018-10-17    | NULL |    88 | 3         |
|  4 |  34 | clause | 2018-08-22    | NULL |    98 | NULL      |
|  5 |  44 | alex   | 2018-08-22    | NULL |    68 | NULL      |
|  7 |  23 | VVVV   | 2018-10-29    | NULL |    80 | NULL      |
|  8 |  23 | asd    | 2018-10-29    | NULL |    82 | NULL      |
|  9 |  44 | alex   | 2019-01-02    | NULL |  NULL | NULL      |
| 18 | 100 | asd    | NULL          | NULL |  NULL | NULL      |
| 19 |  22 | alex   | NULL          | NULL |  NULL | NULL      |
| 20 | 102 | alex   | NULL          | NULL |  NULL | NULL      |
+----+-----+--------+---------------+------+-------+-----------+
9 rows in set (0.00 sec)

 为这样的一个表的name加一个索引

create index ind_sd1 on student(name)

查询其中名字为asd的信息

mysql> EXPLAIN select * from student where name='asd';
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key     | key_len | ref   | rows | filtered | Extra |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
|  1 | SIMPLE      | student | NULL       | ref  | ind_sd1       | ind_sd1 | 32      | const |    2 |   100.00 | NULL  |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+---------+---------+-------+------+----------+-------+
1 row in set, 1 warning (0.01 sec)

当建立索引时,遍历次数为2

取消索引,查询其遍历次数

mysql> drop index ind_sd1 on student;
Query OK, 0 rows affected (0.32 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

mysql> EXPLAIN select * from student where name='asd';
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
| id | select_type | table   | partitions | type | possible_keys | key  | key_len | ref  | rows | filtered | Extra       |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
|  1 | SIMPLE      | student | NULL       | ALL  | NULL          | NULL | NULL    | NULL |    8 |    12.50 | Using where |
+----+-------------+---------+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+
1 row in set, 1 warning (0.00 sec)

可以看出取消索引后,遍历次数为8.

因此加入索引可以大大提高数据库的检索效率!!!

创建索引的代码为:

CREATE INDEX 索引名 ON 表名(列名);

查看索引代码:

SHOW INDEX FROM 表名;

删除索引的代码:

DROP INDEX 索引名 ON 表名;

 

创建索引报错问题:

对以上的student表格创建唯一索引会报错

mysql> create unique index ind_sd1 on student(name);
ERROR 1062 (23000): Duplicate entry 'alex' for key 'ind_sd1'

试试创建双索引:

mysql> create index ind_sd1 on student(name,age);
Query OK, 0 rows affected (0.62 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

当创建了唯一性索引,插入和该列相同的记录,系统会报错。 
如果已有数据重复,创建唯一性索引也会报错 
但是,如果创建了一个复合的唯一性索引,则只要两列不完全相同,数据可以成功插入

转载于:https://www.cnblogs.com/ConnorShip/p/10778216.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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